TensorFlowのCPUおよびGPUバージョン用のAnaconda環境

Question

TensorFlowを使用して2つの独立した環境をanacondaに作成します.1つはCPUのみをサポートし、ソースはコンパイルし、もう1つは公式のTensorflowバイナリを使用します。

私はconda create -n gpu --clone rootを使用してcondaで2つの環境を設定しました。 source activate gpuを使用して新しい環境を有効にします。ただし、pipを使用してTensorFlowバージョンをインストールすると、古い環境も影響を受けます。

私は間違っていますか？

Answer 1

コンダはハードリンクを広く使用します。 pyは最初にファイルを削除せずにcondaがすでに作成したファイルを上書きし、それによって他のconda環境のファイルに影響を与える可能性があります。

--copyフラグをcreate --cloneコマンドに追加してみてください。

Answer 2

環境を作成するときにconda create -n gpuの代わりにconda create -n gpu python=3.6（または任意のPythonバージョンを使用してください）を使用してください。

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condaのアイデアは、それが孤立インストールされたプログラムを使用して新しい環境を作成するなど、独自のpython、ピップを持っていることを隔離された環境を持つことである、あなたは明示的に宣言する必要があり、そうでない場合、それは使用していますすべての環境間で共有されたプログラム。環境を有効にしてwhich pythonまたはwhich pipを試して、独自のバージョンのpythonとpipがあることを確認してください。